客户画像汇总

解决什么问题

微信聊天记录里的客户沟通数据往往分散在多个对话框中，人工整理费时费力，难以快速掌握客户结构与行为特征。客户画像汇总技能针对这一场景，自动从微信聊天记录中提取客户交互数据，生成结构化的客户画像汇总，帮助运营团队快速识别批发商、个人客户、手机店/维修店等不同类型的客户群体及其沟通模式。

核心能力与工作步骤

• 数据提取：自动扫描微信聊天记录，提取客户名称、消息数、Q&A数量、时间范围等关键指标，覆盖2016-2021年的700+客户数据。
• 类型分类：基于沟通频率与行为特征，将客户划分为批发商（高频沟通、高Q&A）、个人客户（低频、一次性购买）、手机店/维修店（周期性采购、多售后需求）三类。
• 统计汇总：按客户类型生成数量分布、消息数占比、Q&A密度等统计报表，例如批发商群体消息数占比达60%以上，Q&A集中在产品参数咨询。
• 关联资源：支持关联~/Obsidian/04-客户/客户档案/_客户画像汇总.md完整版档案，及~/.agents/skills/sales-script-kb/SKILL.md销售话术库、~/.agents/skills/after-sales-kb/SKILL.md售后知识库，形成数据-策略闭环。

适用边界与注意点

• 数据依赖微信聊天记录完整性，若存在消息丢失或未同步记录，统计结果可能存在偏差。
• 客户类型划分基于预设规则，特殊场景（如跨境客户、混合业务客户）需手动调整分类逻辑。
• 隐私合规：需确保聊天记录获取与处理符合微信平台规则及数据隐私保护要求，避免未经授权的数据使用。